SQL语句大全实例教程，如何快速掌握核心语法？-建站教程-锦华智联科技

SQL 语句大全实例教程

第一部分：SQL 基础
（图片来源网络，侵删）
第二部分：进阶查询
第三部分：多表查询
第四部分：数据操作语言 (DML)
第五部分：数据定义语言 (DDL)
（图片来源网络，侵删）
第六部分：高级主题
第七部分：实战案例
- 案例：分析电商销售数据

准备工作：示例数据库

为了让大家更好地理解,我们先创建一个简单的示例数据库和几张表。

表1: users (用户表) | id | name | email | city | registration_date | |----|------|-------|------|-------------------| | 1 | 张三 | zhangsan@email.com | 北京 | 2025-01-15 | | 2 | 李四 | lisi@email.com | 上海 | 2025-02-20 | | 3 | 王五 | wangwu@email.com | 北京 | 2025-03-10 | | 4 | 赵六 | zhaoliu@email.com | 广州 | 2025-04-05 | | 5 | 孙七 | sunqi@email.com | 上海 | 2025-05-12 |

（图片来源网络，侵删）

表2: orders (订单表) | id | user_id | product_name | amount | order_date | |----|---------|-------------|--------|------------| | 101 | 1 | 笔记本电脑 | 5999 | 2025-06-01 | | 102 | 2 | 鼠标 | 99 | 2025-06-02 | | 103 | 1 | 键盘 | 199 | 2025-06-03 | | 104 | 3 | 显示器 | 1299 | 2025-06-04 | | 105 | 2 | 笔记本电脑 | 5999 | 2025-06-05 | | 106 | 4 | 耳机 | 299 | 2025-06-06 |

第一部分：SQL 基础

1 什么是 SQL？

SQL (Structured Query Language) 是一种用于管理关系型数据库的标准化语言，它可以用于创建、查询、更新和删除数据库中的数据。

2 数据库与表

数据库是表的集合,表是行的集合。

CREATE DATABASE mydb; (创建数据库)
USE mydb; (使用数据库)
CREATE TABLE users (...); (创建表)

3 `SELECT` - 查询数据

SELECT 语句用于从数据库中获取数据。

语法：

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name;

实例：

-- 查询所有用户的姓名和邮箱
SELECT name, email
FROM users;

结果： | name | email | |------|-------| | 张三 | zhangsan@email.com | | 李四 | lisi@email.com | | ... | ... |

*通配符 ``：**

-- 查询 users 表的所有字段
SELECT * FROM users;

4 `FROM` - 指定来源

FROM 子句用于指定从哪个表中查询数据。

实例：

-- 从 orders 表中查询所有订单信息
SELECT * FROM orders;

5 `WHERE` - 过滤数据

WHERE 子句用于根据指定条件过滤记录。

语法：

SELECT column1, column2
FROM table_name
WHERE condition;

实例：

-- 查询所有来自北京的用户
SELECT name, city
FROM users
WHERE city = '北京';

结果： | name | city | |------|------| | 张三 | 北京 | | 王五 | 北京 |

6 `AND` / `OR` - 多条件组合

AND 和 OR 用于组合多个条件。

实例：

-- 查询来自北京且注册日期在 2025-02-01 之后的用户
SELECT name, city, registration_date
FROM users
WHERE city = '北京' AND registration_date > '2025-02-01';
-- 查询来自北京或上海的用户
SELECT name, city
FROM users
WHERE city = '北京' OR city = '上海';

7 `ORDER BY` - 排序结果

ORDER BY 子句用于对结果集进行排序，默认为升序 (ASC)，可指定为降序 (DESC)。

语法：

SELECT column1, column2
FROM table_name
ORDER BY column1 ASC/DESC, column2 ASC/DESC;

实例：

-- 按注册日期升序排列用户
SELECT name, registration_date
FROM users
ORDER BY registration_date;
-- 按订单金额降序排列订单
SELECT product_name, amount
FROM orders
ORDER BY amount DESC;

8 `LIMIT` - 限制结果数量

LIMIT 子句用于限制返回的记录数。

语法：

SELECT column1, column2
FROM table_name
LIMIT number;

(注意：MySQL/PostgreSQL 使用 LIMIT，SQL Server 使用 TOP，Oracle 使用 FETCH FIRST)

实例：

-- 查询金额最高的前3个订单
SELECT product_name, amount
FROM orders
ORDER BY amount DESC
LIMIT 3;

第二部分：进阶查询

1 `DISTINCT` - 去除重复值

DISTINCT 关键字用于返回唯一不同的值。

实例：

-- 查询所有用户来自的城市（不重复）
SELECT DISTINCT city FROM users;

结果： | city | |------| | 北京 | | 上海 | | 广州 |

2 `LIKE` - 模糊查询

LIKE 操作符用于在 WHERE 子句中进行搜索匹配。

代表零个、一个或多个字符。
_：代表单个字符。

实例：

-- 查询邮箱以 'email.com' 结尾的用户
SELECT name, email FROM users WHERE email LIKE '%email.com';
-- 查询姓'张'的用户
SELECT name FROM users WHERE name LIKE '张%';
-- 查询名字是两个字符的用户
SELECT name FROM users WHERE name LIKE '__';

3 `IN` / `NOT IN` - 范围查询

IN 操作符允许你在 WHERE 子句中指定多个值。

实例：

-- 查询来自北京或上海的用户
SELECT name, city FROM users WHERE city IN ('北京', '上海');
-- 查询订单产品不是 '笔记本电脑' 的订单
SELECT product_name, amount FROM orders WHERE product_name NOT IN ('笔记本电脑');

4 `BETWEEN` - 范围查询（数值/日期）

BETWEEN 操作符选取介于两个值之间的数据范围（包含边界）。

实例：

-- 查询订单金额在 100 到 1000 之间的订单
SELECT product_name, amount FROM orders WHERE amount BETWEEN 100 AND 1000;
-- 查询在 2025年6月3日 到 2025年6月5日 之间的订单
SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2025-06-03' AND '2025-06-05';

5 `IS NULL` / `IS NOT NULL` - 空值判断

用于检查字段是否为空值。

实例：

-- 假设 users 表有一个 phone 字段，可能为空
-- 查询没有填写手机号的用户
SELECT name FROM users WHERE phone IS NULL;
-- 查询填写了手机号的用户
SELECT name FROM users WHERE phone IS NOT NULL;

6 `GROUP BY` - 分组数据

GROUP BY 语句将结果集按一个或多个列进行分组，通常与聚合函数一起使用。

实例：

-- 按 city 分组，计算每个城市的用户数量
SELECT city, COUNT(*) AS user_count
FROM users
GROUP BY city;

结果： | city | user_count | |------|------------| | 北京 | 2 | | 上海 | 2 | | 广州 | 1 |

7 `HAVING` - 过滤分组

HAVING 子句用于过滤 GROUP BY 之后的分组结果，类似于 WHERE，但 WHERE 是在分组前过滤行，HAVING 是在分组后过滤组。

实例：

-- 找出用户数量大于1的城市
SELECT city, COUNT(*) AS user_count
FROM users
GROUP BY city
HAVING COUNT(*) > 1;

结果： | city | user_count | |------|------------| | 北京 | 2 | | 上海 | 2 |

8 `COUNT`, `SUM`, `AVG`, `MAX`, `MIN` - 聚合函数

这些函数对一组值执行计算,并返回单个值。

COUNT(*): 计算行数。
SUM(column): 计算某列的总和。
AVG(column): 计算某列的平均值。
MAX(column): 返回某列的最大值。
MIN(column): 返回某列的最小值。

实例：

-- 计算订单总数
SELECT COUNT(*) AS total_orders FROM orders;
-- 计算所有订单的总金额和平均金额
SELECT SUM(amount) AS total_sales, AVG(amount) AS avg_order_value FROM orders;
-- 找出最高和最低的订单金额
SELECT MAX(amount) AS max_amount, MIN(amount) AS min_amount FROM orders;

第三部分：多表查询

1 `JOIN` - 连接表

JOIN 用于根据两个或多个表之间的相关字段，将这些表的行结合起来。

2 `INNER JOIN` - 内连接

返回两个表中匹配的记录,只保留两边都存在的数据。

语法：

SELECT columns
FROM table1
INNER JOIN table2 ON table1.common_column = table2.common_column;

实例：

-- 查询所有订单及其对应的用户姓名
SELECT
    o.id AS order_id,
    o.product_name,
    o.amount,
    u.name AS user_name
FROM
    orders o
INNER JOIN
    users u ON o.user_id = u.id;

结果： | order_id | product_name | amount | user_name | |----------|--------------|--------|-----------| | 101 | 笔记本电脑 | 5999 | 张三 | | 102 | 鼠标 | 99 | 李四 | | 103 | 键盘 | 199 | 张三 | | ... | ... | ... | ... |

3 `LEFT JOIN` / `RIGHT JOIN` - 左/右连接

LEFT JOIN: 返回左表（FROM 指定的表）的所有记录，以及右表中匹配的记录，如果右表没有匹配，则结果中右表的列为 NULL。
RIGHT JOIN: 与 LEFT JOIN 相反，返回右表的所有记录。

实例 (LEFT JOIN):

-- 查询所有用户及其订单（包括没有订单的用户）
SELECT
    u.name AS user_name,
    o.product_name,
    o.amount
FROM
    users u
LEFT JOIN
    orders o ON u.id = o.user_id;

结果： | user_name | product_name | amount | |-----------|--------------|--------| | 张三 | 笔记本电脑 | 5999 | | 张三 | 键盘 | 199 | | 李四 | 鼠标 | 99 | | 李四 | 笔记本电脑 | 5999 | | 王五 | 显示器 | 1299 | | 赵六 | 耳机 | 299 | | 孙七 | NULL | NULL | <-- 孙七没有订单

4 `FULL OUTER JOIN` - 全外连接

返回左右两个表中的所有记录,如果某一边没有匹配，则另一边的列为 NULL。 (注意：MySQL 不支持 FULL OUTER JOIN，但可以通过 LEFT JOIN + UNION + RIGHT JOIN 来模拟)

语法 (标准SQL):

SELECT columns
FROM table1
FULL OUTER JOIN table2 ON table1.common_column = table2.common_column;

5 `UNION` / `UNION ALL` - 合并结果集

UNION: 合并两个或多个 SELECT 语句的结果，并自动去除重复的行。
UNION ALL: 合并结果，但不去除重复的行，性能通常更好。

实例：

-- 假设有一个 'products' 表，想获取所有用户名和产品名
SELECT name FROM users
UNION
SELECT product_name FROM orders;

第四部分：数据操作语言

1 `INSERT INTO` - 插入数据

用于向表中插入新行。

语法：

INSERT INTO table_name (column1, column2, ...)
VALUES (value1, value2, ...);

实例：

-- 向 users 表中插入一个新用户
INSERT INTO users (name, email, city, registration_date)
VALUES ('周八', 'zhouba@email.com', '深圳', '2025-07-01');

2 `UPDATE` - 更新数据

用于更新表中的现有记录。

⚠️ 警告： 务必在 UPDATE 语句中使用 WHERE 子句，否则会更新表中的所有行！

语法：

UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2, ...
WHERE condition;

实例：

-- 将用户 '张三' 的邮箱更新为 new_email@email.com
UPDATE users
SET email = 'new_email@email.com'
WHERE name = '张三';

3 `DELETE` - 删除数据

用于删除表中的行。

⚠️ 警告： 务必在 DELETE 语句中使用 WHERE 子句，否则会删除表中的所有行！

语法：

DELETE FROM table_name
WHERE condition;

实例：

-- 删除用户 '周八' 的记录
DELETE FROM users
WHERE name = '周八';

第五部分：数据定义语言

1 `CREATE TABLE` - 创建表

用于创建新表。

语法：

CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype constraint,
    column2 datatype constraint,
    ...
);

实例：

CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    product_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    price DECIMAL(10, 2) NOT NULL
);

2 `ALTER TABLE` - 修改表结构

用于在现有表中添加、删除或修改列。

实例：

-- 向 users 表添加一个 phone 列
ALTER TABLE users ADD COLUMN phone VARCHAR(20);
-- 删除 users 表的 phone 列
ALTER TABLE users DROP COLUMN phone;

3 `DROP TABLE` - 删除表

用于删除表及其所有数据、索引、触发器等。

⚠️ 警告： 此操作不可逆！

语法：

DROP TABLE table_name;

第六部分：高级主题

1 子查询

嵌套在其他查询中的 SELECT 语句，通常放在 WHERE、FROM 或 SELECT 子句中。

实例 (在 WHERE 中使用):

-- 查购买了 '笔记本电脑' 的用户信息
SELECT * FROM users
WHERE id IN (
    SELECT user_id FROM orders WHERE product_name = '笔记本电脑'
);

2 窗口函数

对一组行执行计算,但与聚合函数不同，它们不会将多行压缩成一行，常用于排名、计算移动平均值等。

常用窗口函数：ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(), SUM() OVER(), AVG() OVER()

实例 (为每个订单按金额排名):

SELECT
    id,
    product_name,
    amount,
    RANK() OVER (ORDER BY amount DESC) AS sales_rank
FROM orders;

结果： | id | product_name | amount | sales_rank | |----|--------------|--------|------------| | 101 | 笔记本电脑 | 5999 | 1 | | 105 | 笔记本电脑 | 5999 | 1 | | 104 | 显示器 | 1299 | 3 | | 103 | 键盘 | 199 | 4 | | ... | ... | ... | ... |

3 索引

索引是提高数据库查询性能的数据库对象,它就像一本书的目录，可以快速定位数据。

创建索引：

CREATE INDEX idx_user_name ON users(name);

第七部分：实战案例

场景：分析电商销售数据，回答以下问题：

找出每个用户购买的总金额。
找出消费总金额最高的用户是谁？
找出每个城市消费总金额，并按消费总额降序排列。

解答：

问题1: 找出每个用户购买的总金额。 需要将 orders 表按 user_id 分组，然后对 amount 求和。

SELECT
    o.user_id,
    u.name AS user_name,
    SUM(o.amount) AS total_spent
FROM
    orders o
JOIN
    users u ON o.user_id = u.id
GROUP BY
    o.user_id, u.name;

问题2: 找出消费总金额最高的用户是谁？ 在问题1的基础上，按 total_spent 降序排列，并只取第一行。

SELECT
    u.name AS user_name,
    SUM(o.amount) AS total_spent
FROM
    orders o
JOIN
    users u ON o.user_id = u.id
GROUP BY
    u.name
ORDER BY
    total_spent DESC
LIMIT 1;

(注意：如果存在消费金额并列最高的用户，LIMIT 1 只会返回一个，使用窗口函数可以更好地处理这种情况。)

问题3: 找出每个城市消费总金额，并按消费总额降序排列。 需要将 orders 和 users 表连接，然后按 city 分组，对 amount 求和，最后排序。

SELECT
    u.city,
    SUM(o.amount) AS city_total_sales
FROM
    orders o
JOIN
    users u ON o.user_id = u.id
GROUP BY
    u.city
ORDER BY
    city_total_sales DESC;

这份教程涵盖了 SQL 最核心和最常用的语句，学习 SQL 的最佳方式就是多动手实践，你可以尝试用这些语句去操作你自己的数据库，或者创建更复杂的场景来挑战自己。

基础 (DQL): SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY, LIMIT 是每天都要用的。
进阶: GROUP BY, HAVING, JOIN 是进行数据分析的关键。
操作 (DML): INSERT, UPDATE, DELETE 用于管理数据。
定义 (DDL): CREATE, ALTER, DROP 用于构建数据库结构。

希望这份大全能成为你学习和工作中方便的查询手册！

SQL语句大全实例教程，如何快速掌握核心语法？